Cómo utilizar un CRM en Performance Marketing: de lead a venta

Una campaña puede generar cientos de leads y seguir siendo poco rentable. El problema es que las plataformas publicitarias solo muestran una parte del recorrido.

Podemos saber cuánto hemos invertido, cuántos clics hemos conseguido y cuántos formularios se han completado. Pero eso no responde a la pregunta más importante: ¿qué leads terminaron convirtiéndose en clientes?

Ahí entra el CRM. Utilizado correctamente, un CRM en marketing permite conectar la captación con las oportunidades comerciales y las ventas. Esto cambia la forma de medir y optimizar las campañas de performance.

¿Para qué sirve un CRM en marketing?

Un CRM centraliza la información de leads, clientes y oportunidades. También permite registrar las interacciones que se producen durante el proceso comercial.

En marketing, su utilidad va mucho más allá de guardar nombres, emails y teléfonos. El CRM puede indicar de dónde procede cada lead, qué campaña lo generó, qué producto le interesa, en qué fase del funnel se encuentra y si terminó comprando.

Esto permite conectar dos mundos que muchas veces se analizan por separado. Por un lado están las plataformas publicitarias. Por otro, las ventas. El CRM funciona como puente entre ambas.

El CRM conecta la captación de leads con las oportunidades y ventas generadas.

El proceso empieza antes de que el lead llegue al CRM

Para analizar correctamente una campaña necesitamos guardar el origen del contacto.

No basta con saber que una persona rellenó un formulario.

También necesitamos saber cómo llegó.

Por ejemplo, un registro puede incluir la fuente, el medio, la campaña y el producto de interés. También puede almacenar parámetros UTM cuando la configuración lo permite.

Un contacto podría quedar registrado de esta forma:

Fuente: Google Ads. Medio: CPC. Campaña: Search Marketing. Producto: Máster en Marketing. Estado: Nuevo lead.

Otro podría proceder de Meta Ads o de una campaña de LinkedIn.

El objetivo es poder seguir esos contactos durante todo el funnel sin perder su origen.

Si esta información desaparece después del formulario, será mucho más difícil saber qué campañas generan negocio.

De lead a MQL, SQL y cliente

No todos los contactos deberían tener el mismo valor.

Una persona puede rellenar un formulario por curiosidad. Otra puede estar comparando opciones. Otra puede estar preparada para comprar.

El CRM permite organizar estos contactos según su evolución.

Un lead acaba de entrar en nuestra base de datos. Un MQL cumple los criterios definidos por marketing. Un SQL tiene suficiente potencial para avanzar con ventas. Después puede convertirse en oportunidad y finalmente en cliente.

El funnel podría quedar así:

Lead → MQL → SQL → Oportunidad → Cliente

La clave está en medir cuántos contactos avanzan entre cada fase.

Si una campaña consigue 500 leads pero solo 20 llegan a SQL, tendremos un problema diferente al de una campaña que genera 200 leads y consigue 80 SQL.

El volumen por sí solo no explica el rendimiento.

El CRM permite seguir la calidad del lead durante todo el proceso comercial.

El lead scoring ayuda a priorizar

Cuando el volumen de contactos aumenta, no siempre es eficiente tratar todos los leads de la misma forma.

Aquí puede utilizarse el lead scoring.

Consiste en asignar una puntuación a los contactos utilizando determinados criterios. Estos pueden estar relacionados con el perfil de la persona o con su comportamiento.

Por ejemplo, visitar una página de precios puede indicar mayor intención que leer un artículo del blog. Solicitar información puede tener más peso que abrir un email.

También puede utilizarse información del propio lead. Su ubicación, tipo de empresa, producto de interés o cualquier variable relevante para el negocio.

El objetivo no es crear una puntuación complicada.

El objetivo es ayudar a identificar qué contactos deberían recibir prioridad.

El CRM también permite hacer nurturing

No todos los leads están preparados para comprar en el momento de la captación.

Eso no significa que debamos descartarlos.

Un CRM conectado con herramientas de automatización puede activar diferentes acciones según el estado del contacto.

Un lead nuevo puede recibir información sobre el producto. Un MQL puede recibir contenido más específico. Un contacto que ha mostrado una intención elevada puede pasar directamente al equipo comercial.

También podemos recuperar contactos antiguos cuando cambian las circunstancias.

Esto permite aprovechar mejor la inversión ya realizada en captación.

No siempre necesitamos conseguir un lead nuevo.

A veces necesitamos trabajar mejor los que ya tenemos.

Del CRM a las plataformas publicitarias

La información no debería viajar únicamente desde los anuncios hacia el CRM.

También puede volver.

Imaginemos que una plataforma publicitaria registra una conversión cada vez que alguien envía un formulario.

Para el algoritmo, todos esos formularios son conversiones.

Pero nosotros sabemos que no todos tienen el mismo valor.

Gracias a los datos posteriores podemos identificar qué contactos llegaron a convertirse en MQL, SQL u oportunidades.

Cuando la infraestructura y la plataforma lo permiten, estas conversiones posteriores pueden utilizarse como señales para mejorar la medición y optimización de las campañas.

El objetivo cambia.

En lugar de buscar únicamente personas con probabilidad de rellenar un formulario, intentamos acercar la optimización a las personas que generan resultados de negocio.

[INFOGRAFÍA 3: Bucle Ads → Lead → CRM → SQL/Venta → Ads]

Los datos del CRM pueden completar la información obtenida por las plataformas publicitarias.

Qué debería analizar marketing en el CRM

El primer dato es el número de leads generados. Pero no debería ser el último.

También interesa conocer qué porcentaje se convierte en MQL, cuántos MQL avanzan a SQL y cuántos SQL terminan comprando.

A partir de ahí podemos calcular métricas más cercanas al negocio.

Por ejemplo, coste por MQL, coste por SQL, coste por oportunidad y CAC.

También podemos comparar estos resultados por canal.

Una campaña de Meta Ads puede generar el CPL más bajo. Google Ads puede producir menos leads pero más ventas. LinkedIn Ads puede tener costes superiores pero generar contactos con una tasa de cualificación mayor.

Sin los datos del CRM solo veríamos la primera parte de esta historia.

Un dashboard debería unir Ads y CRM

Un dashboard de performance no debería terminar en impresiones, clics y conversiones.

Necesita incluir el resultado posterior.

Podemos empezar con inversión, CPM, CTR y CPC. Después añadimos sesiones, conversiones y CPL. Finalmente incorporamos MQL, SQL, clientes, CAC e ingresos.

Así obtenemos una visión completa.

Inversión → Clic → Lead → MQL → SQL → Cliente → Ingresos

Esto también permite detectar dónde se está perdiendo rendimiento.

Si tenemos tráfico pero pocos leads, podemos revisar la landing.

Si tenemos muchos leads pero pocos MQL, debemos analizar la calidad de captación.

Si conseguimos MQL pero pocos SQL, puede existir un problema de cualificación o proceso.

Si existen muchos SQL pero pocas ventas, la fuga se encuentra más abajo en el funnel.

[INFOGRAFÍA 4: Dashboard de Performance + CRM]

Un dashboard completo conecta métricas publicitarias, comerciales y de negocio.

El CRM convierte los leads en información útil

Un CRM no mejora una campaña simplemente por estar instalado.

El valor aparece cuando los datos están bien estructurados.

Necesitamos conocer el origen del lead. Necesitamos definir las etapas del funnel. También necesitamos registrar correctamente los cambios de estado y conectar marketing con ventas.

Cuando esto ocurre, el análisis cambia.

Ya no preguntamos únicamente qué campaña ha conseguido más leads.

Podemos preguntar qué campaña genera más MQL, qué canal consigue más SQL, dónde se producen las principales fugas y cuánto cuesta conseguir realmente un cliente.

Esa información permite tomar mejores decisiones de inversión.

Performance deja de terminar en el formulario.

Empieza a conectarse con el resultado que realmente importa: el crecimiento del negocio.